AIクラウドサービス「ADFI」での異音検知AI開発のための スペクトログラム変換ツールを無償提供開始

    ~ノーコードでの異音検知AI開発を実現~

    サービス
    2023年1月25日 08:45
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    AIクラウドサービス「ADFI(アドファイ)」( https://adfi.jp/ja/ )を提供する株式会社AIロボティクス(本社:神奈川県横浜市)は、ADFIで異音検知AIを開発するためのスペクトログラム変換ツールの無償提供を2023年1月25日に開始しました。


    概要図


    現在、機械設備などの稼働音をAIにより解析することで故障の早期発見や予兆検知を行う「異音検知AI」が注目されています。しかし、異音検知AIの開発に大きなコストがかかるため、あまり普及が進んでいませんでした。

    このたび、株式会社AIロボティクスではADFIで異音検知AIを開発するためのスペクトログラム変換ツールの無償提供を開始いたしました。ADFIは、プログラミングをせずに画面上の操作だけで画像検査AIを開発できるクラウドサービスであり、AI開発コストの大幅な削減を実現します。スペクトログラム変換ツールで音データを画像データ(スペクトログラム画像)に変換することにより、ADFIを使って低コストで異音検知AIを作成できます。

    これにより、これまでコストの観点で見送ったケースでも異音検知AIの導入が可能になります。



    ■スペクトログラム変換ツール

    ADFI公式サイトで公開しています。下記URLからダウンロードして無料でご利用いただけます。

    URL: https://adfi.jp/ja/download/#spectrogram



    ■AI導入支援について

    AIロボティクスでは、さまざまな業界の企業向けにAI導入支援のコンサルティングを行っております。

    詳しくはADFI公式サイトのコンタクトフォーム( https://adfi.jp/ja/contact-us/ )よりお問い合わせください。担当者から詳細についてご連絡を差し上げます。



    ■ADFIとは

    ADFI(アドファイ)は、ノーコードで(プログラミングせずに画面上の操作だけで)画像異常検知AIを開発できるクラウドサービスです。専門知識やプログラミング技術が無くても、AIの作成と性能評価を無料(*1)で行うことができます。下記4つの特徴があります。


    (1)画面上の操作だけで画像検査AIの作成と性能検証が即日可能

    アカウント作成後、すぐにWebブラウザの画面上で画像検査AIの作成と性能検証を行うことができます。必要な操作は、学習画像とテスト画像をアップロードして、学習実行ボタンを押すだけです。面倒なAIのパラメータ調整などは不要です。AIの専門技術や専門知識は一切必要ありません。


    (2)世界最先端の高性能AIを自動作成

    ADFIには世界最先端のAIアルゴリズムを搭載しており、非常に高性能な画像検査AIを自動作成することができます。画像異常検知のベンチマーク(*2)を使った性能評価実験では、2021年時点の3つの世界最先端手法(*3)と同等以上の精度を達成しました。


    (3)独自技術によりAIの学習に必要な画像数はごくわずか

    ADFIは独自技術により、一般的なディープラーニングの学習に必要な画像データ数の10分の1以下の画像データ数(最小10枚の正常画像のみ)で、画像検査AIを作成することができます。


    (4)高価なハードウェアは不要

    ADFIはクラウド上でAIの学習と実行を行うため、利用者側ではGPUを搭載したサーバーなどの高価なコンピュータは必要ありません。



    *1 画像検査AIの作成、作成したAIの性能検証は無料。自社製品や自社システムでのAI利用は有料。

    *2 MVTecデータセット( https://www.mvtec.com/company/research/datasets/mvtec-ad )

    *3 CutPaste[1]、InTra[2]、DifferNet[3]


    [1]Chun-Liang Li, et al.,” CutPaste: Self-Supervised Learning for Anomaly Detection and Localization”, CVPR, 2021

    [2]Jonathan Pirnay, et al., “Inpainting Transformer for Anomaly Detection”, ICIAP, 2021

    [3]Marco Rudolph, et al., “Same Same but DifferNet: Semi-Supervised Defect Detection With Normalizing Flows”, WACV, 2021

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